本文關(guān)鍵詞：基于激光測距和視頻分析技術(shù)的高速鐵路雪情監(jiān)測系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,我國進入高速鐵路快速建設(shè)和開通階段,一大批跨越南北、橫亙東西的高速鐵路線路相繼開通運營。同時,我國幅員遼闊,氣象、地形、地貌和地質(zhì)差異很大,高速鐵路從寒冷干燥的東北地區(qū)到炎熱潮濕的海南島,面臨各種自然災(zāi)害的影響,強風(fēng)、暴雨、大雪、地震、泥石流和滾石等嚴(yán)重威脅高速鐵路運行安全。因此,建立完善的自然災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng),實時、準(zhǔn)確地監(jiān)測鐵路沿線的各項氣象和災(zāi)害數(shù)據(jù),及時發(fā)布預(yù)警和調(diào)整列車運行是保障高速鐵路安全暢通的重要一環(huán)。我國東北地區(qū)新建高速鐵路已經(jīng)部署了雪深監(jiān)測系統(tǒng),通過在鐵路沿線安裝激光測雪深裝置,測量軌枕面的積雪厚度。然而,該系統(tǒng)基于激光測距原理測量積雪厚度,采用固定式安裝,測量結(jié)果受雪面不平整、傾角誤差、遮蓋物阻斷測量線等影響測量精度和可靠性不高。此外,僅獲取單一雪深數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)維度低,難以充分反映冬季降雪對鐵路運行的影響。因此,本文主要圍繞雪深監(jiān)測系統(tǒng)展開研究,在原有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上提出了基于云臺和傾角傳感器的多點雪深測量優(yōu)化方法,增加了高清網(wǎng)絡(luò)攝像機用于圖像采集和智能視頻分析,基于組態(tài)王開發(fā)了集數(shù)據(jù)收集和展示、報警聯(lián)動、設(shè)備管理于一體的監(jiān)控軟件平臺。雪深測量裝置一次性安裝后,傾斜角度隨之確定,受長時間振動影響,傾角可能發(fā)生變化,然而微小的變化即可帶來較大的雪深測量誤差。通過云臺和傾角傳感器實現(xiàn)監(jiān)測范圍內(nèi)的多點測量,在每次測量時,同時測量距離和傾角,能夠大大減小傾角誤差的影響。同時,多點測量結(jié)果取平均值,相比單點測量結(jié)果,能夠減少雪面不平整導(dǎo)致的誤差。計算機視覺技術(shù)迅速發(fā)展和鐵路綜合視頻監(jiān)控的大面積部署,為智能視頻分析提供了條件。在降雪天氣,雪粒子密度能夠反映實時的降雪強度,通過實時視頻分析,提取前景中雪粒子的分布密度,進而估計出當(dāng)前時刻的降雪情況,增加了動態(tài)的雪情信息,可用于進行中短時間、小范圍氣象預(yù)測和雪災(zāi)危害趨勢分析。另外,基于模板圖像和抓拍圖像對比,能夠檢測雪深測量點處是否存在遮蓋物,以及初步計算遮蓋物的尺寸,能夠有效排除遮蓋物對雪深測量的干擾,同時也可輔助進行異物侵限檢測,具有一定的實用價值�；诮M態(tài)王的監(jiān)控軟件平臺,將監(jiān)測點的雪深變化曲線和實時視頻監(jiān)控集成在同一個界面,能夠幫助調(diào)度和工務(wù)人員更加方便、直觀的了解鐵路沿線的雪情信息。同時,實現(xiàn)雪深和圖像抓拍錄像報警聯(lián)動,當(dāng)雪深達到報警閾值時,自動采集圖像信息,并回傳至指揮中心,提醒調(diào)度和工務(wù)人員采取適當(dāng)?shù)拇胧?保障列車安全運行。
【關(guān)鍵詞】：高速鐵路 自然災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng) 智能視頻分析 雪深測量
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP274
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-14
• 1 引言14-30
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究和應(yīng)用現(xiàn)狀15-26
• 1.2.1 雪深測量技術(shù)15-16
• 1.2.2 鐵路雪害防治16-18
• 1.2.3 高速鐵路自然災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)18-25
• 1.2.4 基于視頻處理的降雪強度分析方法25-26
• 1.3 研究思路和技術(shù)路線26-28
• 1.4 論文章節(jié)安排28
• 1.5 本章小結(jié)28-30
• 2 基于激光測距技術(shù)的雪深測量30-38
• 2.1 激光測距原理30-31
• 2.2 基于激光測距傳感器的雪深測量裝置31-32
• 2.3 基于激光測距傳感器的雪深測量原理32-34
• 2.4 現(xiàn)有雪深測量裝置誤差分析和優(yōu)化建議34-37
• 2.4.1 激光探頭傾角誤差分析34-36
• 2.4.2 基于多點測量的雪深測量裝置優(yōu)化36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 3 基于視頻分析的實時降雪強度估計38-58
• 3.1 計算機視覺和OPENCV介紹38-39
• 3.2 現(xiàn)有相關(guān)研究理論和效果39-42
• 3.3 本文提出的算法和結(jié)果42-56
• 3.3.1 區(qū)域劃分44-45
• 3.3.2 單個區(qū)域雪粒子檢測45-51
• 3.3.3 雪粒子檢測結(jié)果有效性檢驗51-52
• 3.3.4 全局雪粒子推算52-53
• 3.3.5 實時降雪強度估計53-56
• 3.4 本章小結(jié)56-58
• 4 基于激光測距傳感器和高清攝像機的數(shù)據(jù)融合58-74
• 4.1 基于圖像對比的激光測量點遮蓋物檢測59-63
• 4.2 基于激光雪深數(shù)據(jù)差分的實時降雪強度估計63-66
• 4.3 雪情評估專家系統(tǒng)66-72
• 4.3.1 冰雪天氣下動車組的運行調(diào)度67-69
• 4.3.2 基于專家系統(tǒng)的冰雪天氣動車組行車輔助決策69-72
• 4.4 本章小結(jié)72-74
• 5 基于激光測距和視頻分析技術(shù)的雪深監(jiān)測系統(tǒng)74-88
• 5.1 基于激光測距和視頻分析技術(shù)的雪深監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)74-76
• 5.2 基于激光測距和視頻分析技術(shù)的雪深監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)備組成76-81
• 5.3 基于組態(tài)王的雪深監(jiān)測系統(tǒng)軟件平臺81-87
• 5.4 本章小結(jié)87-88
• 6 結(jié)論和展望88-92
• 6.1 本文的主要工作和結(jié)論88-90
• 6.2 仍需進一步研究的問題和構(gòu)想90-92
• 參考文獻92-95
• 附錄A95-97
• 附錄B97
• 附錄C97-100
• 附錄D100-101
• 附錄E101-109
• 作者簡歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果109-111
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集111

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